군집화(*클러스터링) Algorithm k means Clustering - 파라미터 : k Agglomerative Clustering(병합군집) - 파라미터 : eps 일반적인 벡터의 유사도 측정 유클리드 거리(Euclidean distance 또는 L2 distance) - 장점 : 계산이 용이하고 연산속도가 빠르다. - 단점 1. 동일한 시간 구간끼리 비교하게 되면, 신호의 떨림과 움직임이 심해질수록 어긋나게 된다. 2. 길이가 다른 시계열 분석 불가. DTW(동적 시간 워핑)을 이용한 시계열 유사도 측정 장점 1. 서로 다른 길이의 시계도 유사도 분석 가능 2. 다차원 시계열 데이터의 분석 가능 단점 1. 연산비용이 크다.